新臨鋼高爐入爐焦比的系統(tǒng)預測與分析.pdf

1、本文全面回顧了我國鋼鐵企業(yè)能源消耗狀況，特別是煉鐵工序能耗。煉鐵工序是鋼鐵企業(yè)能耗量最大的生產工序，其能耗組成中燃料消耗占的比列較大，因而高爐入爐焦比對于煉鐵工序能耗影響較大。而入爐焦比又受到風溫、風量、生鐵硅含量、利用系數、礦石品位、渣鐵比和休風率等眾多因素的影響。本文將以新臨鋼高爐1996年到2005年的經濟技術指標的相關統(tǒng)計數據為基礎，運用三種不同的方法對入爐焦比進行了預測。其中基于時間序列的BOX一Jenkins方法ARMA模型

2、預測的平均相對誤差為2.02％，文中還應用了灰色系統(tǒng)分析和預測理論，分析了影響因素對入爐焦比的關聯程度，同時對入爐焦比進行了預測，其灰預測GM(1,1)模型的平均相對誤差為0.9352％。最后將人工神經網絡的理論和方法引入到鋼鐵企業(yè)工序能耗的系統(tǒng)分析領域中，對人工神經網絡基本理論，特點及其應用作了簡要闡述。神經網絡以BP算法模型為主要研究對象，論述了網絡模型的拓撲結構、機理和學習訓練的功能。采用BP神經網絡其預測值相對準確，預測結果平均